目前绝大多数的购物中心或者商场，仍然采用固定租金加流水扣点的收租模式，这也决定了购物中心是以销售额为经营核心和主要目的。那么购物中心的销售额是怎么来的?猫酷CEO王永对此进行了深入的解读，以下分享给大家。

消费者无疑是影响销售的最重要角色。消费升级大背景下更强调线上线下的打通。对消费者行为做深入研究和思考，可以切实找到打通线上线下的方法。本期，我们首先围绕实体商业场景下的消费者，研究和分析一下消费者购物行为。我们提出了一个概念——购物中心消费行为链，以下我们对这个概念进行深度分析。

目前绝大多数的购物中心或者商场，仍然采用固定租金加流水扣点取高的收租模式，这也决定了购物中心是以销售额为经营核心和主要目的的。

那么购物中心的销售额是怎么来的?

如果我们把这个问题解构开来，无非就是：消费者覆盖--消费者回访带来客流--客流游逛产生店铺的流量--最终的店铺流量转化为消费，这四个环节。

我们可以通过如下消费行为链来进一步解构问题：

通过解构我们发现了这样几个深层次的问题：

商场覆盖多少了多少消费者?他们的素质和结构如何?

两个同样位置、同样客群定位的市级商业，覆盖100万消费者的商场，和覆盖300万消费者的商场的日度客流绝对是不可比的。前者如果要想达到覆盖300万的商场客流，它的消费者回访频次必须是后者的三倍，这基本是不可能的，因为消费者的素质和结构决定了该群体的消费频次、消费能力与结构。

商场在日常经营中，如果想提升这一块的经营质量，那就是要想办法把更多的目标可覆盖客群至少拉到商场消费一次，把潜在消费者变成实际消费者。

消费者的回访行为如何?

这个问题探究的是商场已经覆盖的消费者每个月平均到几次商场?月回访频次越高，那么体现出来的日均客流量就越大。

覆盖的消费者到达商场的时间段偏好，可以说明商场客群是家庭客群还是工作日客群，了解这个结构可以明确商场营销经营和商家调整的大致方向。

交通工具限定了商场的最大来客能力，有些商场的客群定位和交通支撑能力是不匹配的，如果交通及停车能力只能承载少量开车用户，那么中产阶级家庭的客群定位就显得不合理了。

这个环节商场的运营重心，是思考哪些手段和方式可以刺激消费者回访，促销、团购、券发放以及新的内容提供(如IP展)等，都是日常能有效提升消费者回访频次的手段。

消费者到场后的游逛行为如何?

消费者每次到场的游逛时间长短，反映了店铺游逛的深度，从而决定了商场内容提供者——店铺的露出时间和频次(店铺流量)，这又影响了消费者购买的广度和消费概率，我们无法指望一个每次只逛一家店的消费者，能产生2个店铺的连带消费，也无法期望这个消费者有很高的消费概率。

在这个环节，商场运营需要重点考虑的问题，是如何提升消费者到店的游逛深度，让消费者每次来多走一些地方，多进几家店。现场海报的展示、到店消息推送今日商场逛点都是有效的方式，还可以结合用户偏好来推送，用目标消费者的兴趣来吸引消费者，从而提升游逛深度。

消费者到场后的消费行为如何?

消费者每次到场会有多大概率发生消费行为，以及每次消费的贡献是多大，决定了商场客流的流量变现能力。如果消费者只是进来看看，贡献一点人气，并不能带来最后的销售，这也不是商场真正想要的。

每个商场的品牌组合是相对固定的，这些品牌的客单价也是相对固定的，一个快时尚定位的商场，品牌客单价可能就是200~500元，再高就不是这些品牌组合了，所以提升客单价就必须通过连带消费，买完一家还能买其它家才是商场希望看到的结果。在这个环节，商场运营的关键点是提升消费概率和连带率。团购、折扣、满减是提升消费概率的常用手段，而组合团购、满赠、品牌关联营销推荐，则是提升连带销售的有效手段。

二、商场消费行为链分析所需的指标项目

我们解构完商场的消费行为链，会看到商场通常会关注如下经营指标。

通过分析这些指标项目的趋势和分布，能很好地发现和解释商场在哪个经营环节出了问题：

1、客流人数的变化趋势通常比较缓慢和长期。

对于一个老商场而言，客流覆盖人数的增长如果趋缓或者下滑了，就表示商场的生存空间正在受到了影响，也许是项目周边新开了商场，客人都跑到别的项目去了;如果客流人数比周边潜在的目标客群总量要少，那商场就应该考虑是否需要用推广和地推活动，来扩大商场消费者覆盖群体的数量。

2、消费者结构的变化趋势也比较缓慢和长期。

消费者结构的变化说明商场的目标客户群在发生偏移，商场的主流客户也许跟当初商场的定位有了大变化，那么商场就该反思自己的内容定位(业态、品牌和服务)是不是要跟着客户的偏移改变了。

3、客流数的变化通常会根据季节、时段出现相对规律性的波动。

客流一般受天气、营销活动、特殊事件等影响而作短期波动，而长期趋势性的变化通常和两个因素有关。一是目标客户的缓慢流失，这通常跟客流人数的下滑是一致的;二是消费者到场频次在下滑，说明消费者对回店没有兴趣，市级购物中心通常比区域级、社区级购物中心有着更低的到场频次。

4、人均停留时长和游逛深度根据不同规模的商场有所不同。

规模越大、非零售业态比例越高的商场，通常也会有更长的停留时间和游逛深度，这个数据的变化将会反映在消费产出上。

5、消费产出指标，消费是游逛行为的结果。

商场的销售金额和销售笔数，可以反映出交易的总量和笔单价，笔单价受品牌组合而定，连带率的提升将直接反映在客单价的提升上，消费概率很大程度上反映商场将客流的流量转化为收入的能力。

上述指标是从商场经营整体的角度出发进行分析的，而如果我们把商场消费者具象成某一个人，那这个人的用户画像和行为偏好将会是怎样的呢?这又涉及到从独立消费者个体层面，给每个消费者赋予消费行为指标(或者说标签)，这些指标涉及到：

商场以往可能没有个体的统计指标和标签，但是在大数据营销时代，分群精准营销的基础，就是让不同的个体消费者都有不同的数据标签，然后根据营销边际效益最大化的原则来抽离目标营销对象。

三、指标的定义与计量

我们根据消费行为链的逻辑，梳理完商场级(不含店铺级)和用户级的核心经营指标及行为标签，汇总大致如下表：

这里有几个需要特别注意的几个指标，这些指标部分是目前商场缺失的，部分是商场的定义和计量是存在一定疑问的：

1、客流人数

因为商场传统视频客流无法识别个体，消费者没有ID，所以无法实际计算此数据，需要商场的wifi客流系统来完成统计，通常是利用商场wifi或店铺探针来完成数据采集。

2、月度到场频次和停留时长

视频客流无法统计该类数据，尤其是统计用户个体时，这类数据的采集必须依赖于wifi客流系统。

3、游逛深度

视频客流和商场级wifi客流也无法采集此数据，目前需要通过店铺探针系统，在每个店铺部署店铺探针来采集数据。

4、笔单价和客单价

目前比较多的商场是把这两个数据混为一谈，因为商场以前无法获取一段时间内独立消费个体的数量，所以用笔单价来代替客单价。如果商场会员数量足够大的话，会员大样本的数据完全可以作为全场消费者的抽样。如果不这样做，消费个体的客单价标签就无法生成，而现在的笔单价跟商场的客单价指标根本不在一个比较维度上。

5、消费概率

对多业态的购物中心而言，提袋率这个纯零售概念有点不太适用。

目前商场对消费概率的计算方法是用销售笔数除以客流数，分子是交易笔数，不是消费者人数，这在定义上就出了差错。当然这也跟商场无法识别出独立消费个体的数量有关，我们建议在处理的时候，还是应以会员大样本的数据作为整体反映。如果不这样做，个体的消费概率标签就无法生成，而现在的提袋率跟商场的消费概率指标也不在一个比较维度上。

6、连带率

对于追求多业态混合消费的购物中心来说，连带消费是购物中心经营的核心，品牌组合固定时，要提升客单价就看连带率是否能提高。虽然一般商场目前不太统计这个数据，但我们认为这个数据却是购物中心非常重要的经营指标。

7、边际消费贡献

边际收益概念是经济学的基础，是指增加一个单位的销售量所引起的总收益的增加，必须大于等于边际成本，才符合利益最大化的原则。

商场的传统营销缺乏刚性的评价标准，如果要有，那就是边际消费贡献，是指营销动作每带来一个新到场消费者所带来的潜在消费贡献，这个消费贡献乘上平均租金扣点可以得出营销动作带来的预期边际收益，这个边际收益是否大于等于营销边际成本就决定了一个营销动作是否值得做。

边际消费贡献也可以用来决定商场营销资源的投放，比如说固定数额的停车券、折扣券应该投放给哪些消费者的问题，按照边际收益最大化的原则，这些资源就应该投放给边际消费贡献最高的那部分用户群体。

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